Lisa Su fournit la puissance de calcul, Fei‑Fei Li structure les données et l’éthique : ensemble, elles montrent comment construire une IA utile et responsable.
En 2025, la « Person of the Year » de TIME n’est pas une personne, mais un groupe : « les architectes de l’IA ». Parmi Mark Zuckerberg, Elon Musk ou Sam Altman, deux visages détonnent sur la couverture : Lisa Su et Fei‑Fei Li. Deux femmes, deux ingénieures, deux trajectoires fulgurantes qui expliquent très concrètement pourquoi l’intelligence artificielle est partout dans nos vies… et pourquoi elle ne devrait pas être laissée qu’aux seuls « usual suspects » masculins.
Ce choix de TIME n’est pas un simple symbole. Il raconte comment l’IA se construit : dans les salles blanches des fondeurs de puces, dans les labos de recherche, mais aussi dans les débats sur l’éthique, la démocratie et l’éducation. Il pose une question qui nous concerne directement, en France, dans les médias, la communication et les entreprises : qui a la main sur l’IA que nous utilisons déjà tous les jours ?
Voici ce que changent réellement Lisa Su et Fei‑Fei Li pour l’IA… et ce que les pros du numérique français peuvent en apprendre, au‑delà de l’anecdote médiatique.
1. Pourquoi Time consacre « les architectes de l’IA » en 2025
TIME a choisi en 2025 de récompenser non pas une star isolée, mais l’écosystème qui rend l’IA possible. C’est un signal fort : l’IA n’est pas l’œuvre d’un seul génie, mais d’une chaîne complète, de la puce au débat de société.
Concrètement, on retrouve sur la Une :
- les patrons des grandes plateformes d’IA générative (OpenAI, Google, Anthropic),
- les magnats du numérique et des réseaux sociaux (Meta, xAI),
- et deux profils souvent moins visibles du grand public : Lisa Su (AMD) et Fei‑Fei Li (Stanford, World Labs).
Cette mise en avant de deux femmes est rare, mais elle n’a rien de cosmétique. Sans Lisa Su, une partie de la puissance de calcul nécessaire à l’IA n’existerait tout simplement pas. Sans Fei‑Fei Li, la vision par ordinateur moderne n’aurait probablement pas décollé aussi vite.
Pour les acteurs français de la communication, des médias et du marketing, ce cadrage est utile :
L’IA n’est pas qu’une histoire d’applications « cool » comme ChatGPT ou Midjourney. C’est un empilement d’infrastructures techniques, de jeux de données et de choix politiques.
Comprendre qui sont ces architectes permet de mieux anticiper les rapports de force qui vont encadrer vos usages professionnels de l’IA en 2026 et au‑delà .
2. Lisa Su : l’architecte de la puissance de calcul
Lisa Su est la femme qui a remis AMD sur les rails et qui défie aujourd’hui Nvidia sur le terrain des puces pour l’IA. Sans ce travail de fond sur le silicium, les modèles géants qui alimentent les IA génératives seraient bien plus lents, bien plus chers… et beaucoup moins accessibles.
De Taïwan au MIT : une trajectoire d’ingénieure pure et dure
Née à Taïwan en 1969, Lisa Su part très jeune aux États‑Unis. Elle fait partie de ces profils qu’on croise rarement en Une des magazines mais qui tiennent le secteur à bout de bras :
- MIT : licence, master et doctorat en ingénierie électrique ;
- Texas Instruments puis IBM : travaux sur les semi‑conducteurs avancés (matériaux, procédés, optimisation des performances) pour accélérer les processeurs ;
- Freescale Semiconductor : directrice technique, déjà au plus près de la stratégie produit.
Cette culture très profonde du matériel lui permet de faire ce que très peu de dirigeants savent faire : prendre des paris techniques à long terme.
Sauver AMD en misant sur le calcul haute performance et l’IA
Quand Lisa Su devient CEO d’AMD en 2014, la boîte est en mauvaise posture. Elle décide de faire ce que beaucoup de conseils d’administration n’auraient pas osé valider : recentrer la stratégie sur le calcul haute performance plutôt que courir derrière Intel sur le marché grand public.
Concrètement, elle pilote :
- les gammes Ryzen (PC) et EPYC (serveurs), qui replacent AMD dans la course face Ă Intel ;
- la montée en puissance des GPU et accélérateurs pour data centers et IA (gamme Instinct) ;
- des partenariats massifs avec les grands clouds qui hébergent aujourd’hui les modèles d’IA.
Résultat : AMD redevient rentable, reprend des parts de marché et commence à contester l’hégémonie de Nvidia sur les puces IA. Pour mémoire, Nvidia a longtemps fourni l’essentiel des GPU utilisés pour entraîner les grands modèles de langage.
TIME avait déjà élu Lisa Su « PDG de l’année » en 2024. En la plaçant parmi les architectes de l’IA en 2025, le magazine acte quelque chose de simple :
Sans concurrence sur le matériel, pas d’IA accessible. L’IA serait réservée à quelques géants, avec des coûts prohibitifs pour les autres.
Ce que cela change pour les entreprises françaises
Pour un groupe média, une agence ou une régie publicitaire en France, l’histoire de Lisa Su est loin d’être théorique :
- La guerre des puces conditionne vos coûts d’IA : entraînement, inférence, hébergement de vos modèles maison.
- Plus de concurrence signifie plus d’options : offres cloud diversifiées, solutions on‑premise, négociation de prix.
- Les roadmaps produits d’AMD, Nvidia ou Intel impactent votre plan IA pour 2026–2027 (coûts, latence, empreinte carbone des data centers).
Les directions innovation qui s’occupent de chatbots, d’outils de génération de contenus ou d’analytics augmentés ont tout intérêt à suivre de près ces dynamiques matérielles. La souveraineté numérique ne se joue pas que dans les lois européennes, mais aussi dans la capacité à ne pas dépendre d’un seul fournisseur de processeurs ou de GPU.
3. Fei‑Fei Li : de la vision par ordinateur à l’IA centrée sur l’humain
Si Lisa Su fournit la « matière brute » de l’IA, Fei‑Fei Li en a défini une bonne partie du langage visuel. Elle est souvent appelée la « marraine de l’IA » pour une raison très simple : sans son travail sur ImageNet, la vague du deep learning aurait mis bien plus de temps à déferler.
ImageNet : la base de données qui a accéléré le deep learning
Fei‑Fei Li naît à Beijing en 1976 et émigre aux États‑Unis à 15 ans. Après un parcours brillant en physique (Princeton) puis en ingénierie électrique (Caltech), elle se tourne vers la vision par ordinateur. Elle enseigne à l’Université de l’Illinois, à Princeton, puis rejoint Stanford où elle dirige le Stanford AI Lab.
Son apport majeur : co‑créer ImageNet, un gigantesque jeu d’images annotées, organisé en milliers de catégories. Grâce à ce corpus, les chercheurs peuvent enfin :
- entraîner des réseaux de neurones profonds sur des volumes de données massifs ;
- comparer objectivement les algorithmes lors du concours ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ;
- démontrer, dès le début des années 2010, que le deep learning surpasse les approches classiques en reconnaissance d’images.
Autrement dit, ImageNet a servi de tremplin à la vague d’IA moderne. Les modèles qui taguent automatiquement vos photos, analysent des images médicales ou reconnaissent des produits dans un flux vidéo sont des héritiers directs de ce travail.
De Google Cloud à l’IA pour tous
Entre 2017 et 2018, Fei‑Fei Li prend une année sabbatique pour occuper un poste stratégique chez Google Cloud : Vice‑Présidente et Chief Scientist of AI/ML.
Son objectif : rendre les outils d’IA plus accessibles aux entreprises et aux usages du quotidien, et pas seulement à la recherche de pointe. C’est exactement le mouvement que vivent aujourd’hui les acteurs français : les briques IA ne sont plus réservées aux labos, elles se retrouvent dans les rédactions, les studios de création, les call centers, les CRM.
De retour à Stanford, elle crée le Human‑Centered AI Institute. Le message est clair :
L’IA ne doit pas être uniquement une prouesse technique. Elle doit renforcer la démocratie, améliorer la santé, l’éducation, l’inclusion.
En parallèle, elle fonde AI4ALL, une organisation à but non lucratif pour démocratiser l’accès à l’IA auprès de publics sous‑représentés. On est très loin du cliché de la chercheuse déconnectée : Fei‑Fei Li travaille activement à la diversification des talents dans un secteur encore ultra masculin et homogène.
World Labs : l’IA qui comprend les mondes 3D
Dernier projet en date : World Labs, fondé en 2024. L’idée est ambitieuse : développer des « large world models », des modèles génératifs capables de comprendre et manipuler des environnements 3D entiers.
Concrètement, cela ouvre la voie à :
- des jumeaux numériques réalistes pour la ville, la logistique, l’industrie ;
- des expériences immersives pour la communication et le divertissement ;
- une nouvelle génération d’outils de simulation.
Pour les médias français, cela annonce un futur très concret : des environnements 3D générés à partir de simples prompts, utilisables pour des reportages interactifs, des formats pédagogiques, des expériences de marque.
4. Diversité, éthique, concurrence : pourquoi leurs parcours comptent en France
Lisa Su et Fei‑Fei Li n’ont pas le même métier, mais leurs histoires se répondent. Ensemble, elles rappellent trois réalités qui concernent directement la France.
1) L’IA est une affaire d’infrastructure, pas seulement d’apps
On parle beaucoup de ChatGPT, Sora ou Gemini. On parle beaucoup moins :
- des data centers et de leur consommation énergétique ;
- des GPU qui rendent l’entraînement possible ;
- des bases de données qui servent de carburant aux modèles.
Les dirigeant·es comme Lisa Su, et les pionnières des données comme Fei‑Fei Li, montrent que la vraie stratégie IA se joue en profondeur. Pour un groupe média, un annonceur ou un acteur de la communication :
- il ne suffit pas d’acheter une licence à un fournisseur d’IA ;
- il faut penser données propriétaires, capacité de calcul, gouvernance, conformité RGPD.
2) Sans diversité, l’IA reproduit les mêmes biais
Voir deux femmes d’origine asiatique sur la Une de TIME dans un secteur dominé par des hommes blancs américains n’est pas anecdotique.
Les modèles d’IA apprennent de nos données, avec nos biais. Si ceux qui conçoivent les architectures, choisissent les jeux d’entraînement et définissent les cas d’usage ont tous le même profil, l’IA va naturellement privilégier leur point de vue.
Pour les organisations françaises, cela plaide pour :
- associer des profils variés (genre, origine, métier) aux projets IA ;
- impliquer la rédaction, le marketing, le juridique, la RSE dans la définition des cas d’usage ;
- traiter la diversité comme une exigence de qualité, pas comme un sujet cosmétique.
3) Une IA centrée sur l’humain est un avantage compétitif
Fei‑Fei Li défend depuis des années une IA centrée sur l’humain. Ce positionnement est loin d’être naïf : dans un contexte de méfiance croissante envers les grandes plateformes, les acteurs qui assument une IA responsable auront un avantage très concret :
- meilleure acceptation par les utilisateurs (employés, clients, citoyens) ;
- moindre risque réglementaire ;
- image de marque plus solide dans la durée.
Pour les médias et communicants français, c’est une vraie opportunité : la France dispose déjà d’un cadre légal exigeant (RGPD, IA Act européen). Jouer la carte de l’IA responsable, inspirée par les travaux de chercheur·es comme Fei‑Fei Li, peut devenir un argument commercial et éditorial fort.
5. Comment s’inspirer de Lisa Su et Fei‑Fei Li dans votre stratégie IA
S’inspirer de ces deux architectes de l’IA, ce n’est pas copier leur parcours. C’est reprendre leurs réflexes dans vos propres projets.
Pour les directions médias, marketing et communication
- Cartographier vos infrastructures : où sont vos données ? qui héberge vos modèles ? sur quel matériel tournent vos outils IA internes ?
- Diversifier vos fournisseurs : éviter le « tout‑en‑un » chez un seul acteur ; explorer des offres européennes ou open source.
- Mettre en place une gouvernance IA : charte interne, comité éthique, processus de validation des cas d’usage.
Pour les Ă©quipes produit et tech
- Penser long terme comme Lisa Su : quels investissements (données, capacités de calcul, compétences) seront encore pertinents dans 3 à 5 ans ?
- Structurer vos jeux de données comme Fei‑Fei Li : qualité, annotation, diversité, explicabilité.
- Anticiper les usages 3D et immersifs : formats interactifs, réalité mixte, jumeaux numériques.
Pour les RH, la formation et la RSE
- Lancer des programmes de montée en compétences IA pour tous (journalistes, créatifs, commerciaux, fonctions support).
- Ouvrir les projets IA à des profils non techniques pour éviter un biais purement « ingénieur ».
- Intégrer l’IA dans vos engagements RSE : inclusion, environnement, transparence.
En clair, l’inspiration de Lisa Su et Fei‑Fei Li peut se traduire en décisions très concrètes, ici et maintenant, dans les entreprises françaises.
Les architectes de l’IA ne sont pas que des visages en couverture de magazine. Ils définissent la vitesse, le coût et la direction de la transformation numérique que nous vivons. Lisa Su incarne la bataille pour une puissance de calcul accessible et concurrentielle. Fei‑Fei Li incarne l’exigence d’une IA construite sur des données solides et orientée vers l’humain.
Ce duo rappelle une chose simple : si l’on laisse l’IA aux seules grandes plateformes, elle servira d’abord leurs intérêts. Si, au contraire, les médias, les communicants et les entreprises françaises se réapproprient les questions d’infrastructure, de données et d’éthique, l’IA peut devenir un véritable levier de souveraineté et d’innovation utile.
La question pour 2026 n’est donc pas : « Faut‑il faire de l’IA ? », mais plutôt : « Quelle IA voulons‑nous construire, avec qui, et sur quelles bases ? »